<!DOCTYPE html>
<html dir="rtl">
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>إنشاء انحراف متعدد الأبعاد</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-8D54C66F-5C16-4EE5-93E9-80722D10AF12-web.png" alt="إنشاء الانحراف متعدد الأبعاد"></h2>
        <hr/>
    <p>Generates a multidimensional raster dataset by combining existing multidimensional raster variables along a dimension.
    </p>
    <p>الانحراف هو انحراف ملاحظة ما من قيمتها المتوسطة أو الوسيطة أو القياسية.
    </p>
    <p>تحسب هذه الأداة حالات الانحراف بمرور الوقت لمتغير واحد أو أكثر في بيانات نقطية متعددة الأبعاد. إذا كان لديك بُعد غير زمني بالإضافة إلى البعد الزمني، فسيتم حساب الانحراف في كل خطوة في البعد الإضافي.
    </p>
    <p>على سبيل المثال، لديك بيانات شهرية عن درجة حرارة المحيط، تم جمعها كل متر واحد من عمق حتى إلى 100 متر ، وتريد حساب الانحراف في درجات الحرارة على أنها انحرافات عن المتوسط السنوي. ستحدد هذه الأداة الانحراف في درجة الحرارة بناءً على متوسط سنوي إذا قمت بتعيين  <b>سنوي</b> على أنه <b>فاصل زمني مؤقت لحساب الوسط</b>، وستُرجع قيمًا الانحراف لكل منها من 100 عمق.
    </p>
    <p>تدعم هذه الأداة مجموعات البيانات النقطية متعددة الأبعاد فقط التي تمتلك بُعدًا زمنيًا.
    </p>
    <p>إذا تم التأشير على  <b>استخدام نطاق الخريطة الحالي</b>، فسيتم تحليل متغيرات الطبقة المرئية داخل نطاق الخريطة الحالي. إذا لم يتم التأشير عليها، فسيتم تحليل متغيرات الطبقة الكاملة، حتى إذا كانت خارج نطاق الخريطة الحالي.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputMultidimensionalRaster">
        <div><h2>اختيار طبقة صور متعددة الأبعاد لتجميع الانحراف</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>سيتم تجميع طبقة صور الإدخال لمجموعات البيانات النقطية متعددة الأبعاد.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="variables">
        <div><h2>اختيار المتغيرات حيث سيتم إنشاء الانحرافات</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>سيتم حساب المتغير أو المتغيرات الخاصة بالانحرافات. إذا لم يتم تحديد المتغير، فسيتم تحليل كل المتغيرات ذات بُعد زمني.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="method">
        <div><h2>اختيار طريقة لإنشاء انحراف</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>يحدد الطريقة المستخدمة لحساب الانحراف. 
                <ul>
                    <li> <b>الفارق من المتوسط</b>&mdash;سيتم حساب الفرق بين قيمة بكسل ومتوسط قيمة البكسل عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني. هذا هو الوضع الافتراضي.
                    </li>
                    <li> <b>الفارق بالنسبة المئوية من المتوسط</b>&mdash;سيتم حساب الفرق بالنسبة المئوية بين قيمة بكسل ومتوسط قيمة البكسل عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
                    </li>
                    <li> <b>نسبة المتوسط</b>&mdash;سيتم حساب نسبة المتوسط.
                    </li>
                    <li> <b>نتيجة Z</b>&mdash;سيتم حساب نتيجة z لكل بكسل. تشير نتيجة z بقيمة 0 إلى أن قيمة البكسل مساوية للمتوسط. تشير نتيجة z بقيمة 1 إلى أن قيمة البكسل هي 1 انحراف معياري من المتوسط. إذا كانت نتيجة z بقيمة 2، فإن قيمة البكسل تكون 2 انحراف معياري من المتوسط وما إلى ذلك.
                    </li>
                    <li> <b>الفارق من الوسيط</b>&mdash;سيتم حساب الفرق بين قيمة بكسل والوسيط الرياضي لقيم البكسل هذه عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
                    </li>
                    <li> <b>الفارق بالنسبة المئوية من الوسيط</b>&mdash;سيتم حساب الفرق بالنسبة المئوية بين قيمة بكسل والوسيط الرياضي لقيم البكسل هذه عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
                    </li>
                    <li> <b>نسبة الوسيط</b>&mdash;سيتم حساب نسبة الوسيط الرياضي المئوية.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
            <p>فيما يلي أدناه الطرق الرياضية لحساب قيم الانحراف. يمكن حساب الانحرافات باستخدام إما قيم المتوسط أو الوسيط كتعريف للمتوسط. في حال انحراف توزيع البيانات، يمكن أن يتأثر المتوسط بدرجة كبيرة بسبب القيم الشاذة، لذلك يمكن أن تكون طريقة نتيجة z أو القيمة الوسيطة ملائمة بشكل أفضل لهذا النوع من البيانات.
            </p>
            <p>
                <ul>
                    <li>الفارق من المتوسط = x - &micro;

                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                                

                            </li>
                            <li>&micro; = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                                

                            </li>
                        </ul>
                        
                        

                    </li>
                    <li>اختلاف النسبة المئوية من المتوسط = |x - &micro;| / [(x + &micro;)/2]

                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                                

                            </li>
                            <li>&micro; = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                                

                            </li>
                            <li>|x - &micro;| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والمتوسط
                                

                            </li>
                        </ul>
                        
                        

                    </li>
                    <li>النسبة المئوية للمتوسط = x / &micro;

                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                                

                            </li>
                            <li>&micro; = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                                

                            </li>
                        </ul>
                        
                    </li>
                    <li>الاختلاف عن الوسيط = x - &szlig;
                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                            </li>
                            <li>&szlig; = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                            </li>
                        </ul>
                        
                    </li>
                    <li>اختلاف النسبة المئوية من الوسيط = |x - &szlig;| / [(x + &szlig;)/2]
                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                            </li>
                            <li>&szlig; = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                            </li>
                            <li>|x - &szlig;| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والوسيط
                            </li>
                        </ul>
                        
                    </li>
                    <li>النسبة المئوية للوسيط = x / &szlig;
                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                            </li>
                            <li>&szlig; = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                            </li>
                        </ul>
                        
                    </li>
                    <li>نتيجة Z = (x - &micro;) / S
                        <ul>
                            <li>x = قيمة بكسل في شريحة
                            </li>
                            <li>&micro; = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                            </li>
                            <li>S = الانحراف المعياري لقيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
                            </li>
                        </ul>
                        
                        

                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="calculationInterval">
        <div><h2>اختيار الفاصل الزمني لحساب المتوسط</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>يحدد الفاصل الزمني المؤقت المستخدم لحساب المتوسط. 
                <ul>
                    <li> <b>الكل</b>&mdash;يحسب المتوسط عبر كل الشرائح لكل بكسل.
                    </li>
                    <li> <b>سنوي</b>&mdash;يحسب المتوسط السنوي لكل بكسل.
                    </li>
                    <li> <b>التكرار شهريًا</b>&mdash;يحسب المتوسط الشهري لكل بكسل.
                    </li>
                    <li> <b>التكرار أسبوعيًا</b>&mdash;يحسب المتوسط الأسبوعي لكل بكسل.
                    </li>
                    <li> <b>التكرار يوميًا</b>&mdash;يحسب المتوسط اليومي لكل بكسل.
                    </li>
                    <li> <b>بالساعة</b>&mdash;يحسب المتوسط بالساعة لكل بكسل.
                    </li>
                    <li> <b>البيانات النقطية الخارجية</b>&mdash;تتم الإشارة إلى مجموعة بيانات نقطية حالية تحتوي على قيمة المتوسط أو الوسيط لكل بكسل.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="referenceMeanRaster">
        <div><h2>اختر طبقة صور المتوسط كمرجع</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>تحدد مجموعة البيانات النقطية المرجعية التي تحتوي على متوسط محسوب مسبقًا لكل بكسل. سيتم حساب الانحرافات مقارنة بهذا المتوسط.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="ignoreNodata">
        <div><h2>تجاهُل القيم المفقودة في الحساب</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>يحدد ما إذا كان يتم تجاهل القيم المفقودة في التحليل. 
                <ul>
                    <li>محدد&mdash;يتضمن التحليل كل وحدات البكسل الصالحة في البُعد المحدد ويتجاهل وحدات بكسل NoData. هذا هو الوضع الافتراضي.
                    </li>
                    <li>غير محدد&mdash;سينتج عن التحليل NoData إذا كانت هناك أي قيم NoData للبكسل على طول البُعد المحدد.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>اسم طبقة النتيجة</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>سيتم إنشاء اسم الطبقة في  <b>المحتوى</b> وسيتم إضافته إلى الخريطة. يستند الاسم الافتراضي إلى اسم الأداة واسم الطبقة المدخلة. إذا وُجدت الطبقة بالفعل، سيطلب منك كتابة اسم آخر.
            </p>
            <p>يمكنك تحديد اسم مجلد في  <b>محتواي</b> حيث سيتم حفظ النتيجة باستخدام المربع المنسدل <b>حفظ النتيجة في</b>
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
